大数据将成运营商“去管道化”利器
电信行业的数据分析挖掘潜在商机
电信行业的数据分析挖掘潜在商机随着社会的发展和科技的进步，电信行业成为了信息社会的重要支柱，每天都有大量的数据在电信网络中产生和流动。
而这些数据包含了大量可以挖掘的商机。
数据分析在电信行业中扮演着至关重要的角色，通过对海量数据的分析，可以发现隐藏其中的商业价值，帮助企业制定更精准的营销策略和服务方案。
本文将探讨电信行业数据分析的重要性以及如何挖掘其中的潜在商机。
一、电信行业数据分析的重要性1.1 提升运营效率电信运营商每天处理大量的数据，如用户通信数据、计费数据、网络负载数据等。
通过对这些数据进行分析，可以及时掌握网络使用情况，了解用户的通信行为，并根据数据结果进行优化调整，提高网络质量和用户体验，从而提升运营效率。
1.2 挖掘用户需求电信行业的用户来自各个领域和行业，拥有不同的需求和消费习惯。
通过对用户行为数据的分析，可以深入了解用户的需求，精准推送个性化产品和服务，满足用户的需求，增加用户黏性，提升用户满意度。
1.3 预测市场趋势数据分析可以从大量的用户行为数据中挖掘出市场趋势。
通过对用户的兴趣、消费能力、购买行为等数据进行分析，可以准确把握市场走向，指导企业的发展战略，提前布局，抢占市场先机。
二、数据分析在电信行业中的应用2.1 用户画像分析通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像，了解用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息，并根据用户的画像信息进行个性化推荐和定制化服务。
2.2 流失用户分析通过对用户通信记录、充值记录、投诉记录等数据进行分析，可以辨别出流失用户的特征和原因，进而采取措施挽留客户，减少流失率。
2.3 网络质量优化通过对网络负载数据和用户通信数据的分析，可以及时发现网络故障和拥塞，进行故障定位和优化调整，提高网络质量和用户满意度。
三、挖掘电信行业潜在商机的方法3.1 实时监控通过建立实时数据监控系统，对网络流量、用户行为等数据进行实时监测和分析，及时发现潜在商机，调整营销策略。
2021《5G行业知识竞赛》题库(试题99道含答案)
2021《5G行业知识竞赛》题库（试题99道含答案）1. 下列物联网技术中可以支持语音的无线技术是哪个？（）eMTC(正确答案) SigFox Lora NB-IOT 2. 提供面向公众的无线资源，通过 QoS、切片等手段，实现业务隔离，满足客户对特定网络速率、时延及可靠性的优先保障需求的5G 专网模式为（）A.优享模式(正确答案)B.专享模式C.多享模式D.尊享模式 3. 999%(正确答案) 99% 4. 目前低频 5G 带宽是（）MHz 100(正确答案) 20 50 200 5. 中移 NR2.6G 采用 5ms 单周期的帧结构，主要是为了：增强上行覆盖增强上行容量增强下行容量(正确答案) 与 TD-LTE 同步，避免异系统干扰 6. 车联网的可靠性是多少？7. 对于 eMMB 场景，协议要求的时延要求是是小于（）1ms 3ms 4ms(正确答案) 10ms 8. 5G 的频段，高频段指的是（）3GHz 以上6GHz 以上(正确答案) 10GHz 以上30GHz 以上 9. 移动互联网和（）是 5G 发展的主要驱动力。
云物联网(正确答案) 流量经营语音视频 B 10.5G2.5ms 双周期帧结构支持的最大广播波束为（）个 24 7(正确答案) 8 11.5G 使用的信道编码方式是？GGMSK PNCode QAM Polar(正确答案) 12.5G 网络相比 4G 网络最大的区别是什么？价格贵速度快(正确答案) 更省电价格便宜 B 13.中国移动一直是 5G 标准的积极推动者和实践者，从 2016 年开始布局，预计（）年可以开通实验网。
2016(正确答案) 2011 2018 2017 14.5G 组网功能元素以下哪项是不正确的？中心级汇集级拓展级(正确答案) 接入级 15.5G 的应用场景可分为几大类？ 3(正确答案) 2 1 5 16.工信部日前确定了国内 5G 商用的频段的时间是？ 2017 年 6 月 6 日 2017 年 9 月 15 日2017 年 11 月 15 日(正确答案) 2017 年 12 月 15 日 17.我国提出的“5G 之花”关键性能中，未被 ITU 接受的是（）用户体验速率流量密度能效成本效率(正确答案) 18.5G 5G(正确答案) 19.9G LTE-A 20.5G 网络使用的信道编码方式是（）。
数字化转型考试部分试题(文字版)
单选题：1、互联网+行动计划的核心是（）计划。
（2分）A.生产B.销售C.生态D.技术标准答案：C2、在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是（）。
（2分）A.又放回的简单随机抽样B.无妨会的简单随机抽样C.分层抽样D.渐进抽样标准答案：D3、云计算是一种基于（）的计算方式。
（2分）A.互联网B.云存储C.并行计算D.分布式计算标准答案：A4、TCP/IP协议中，基于TCP协议的应用程序包括（）（2分）A.ICMPB.SMTPC.RIPD.SNMP标准答案：B5、当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（2分）A.分类B.聚类C.关联分析D.隐马尔可夫链标准答案：B6、围绕下一代超高速无线通信‘5G’，日本和美国、欧洲、中国、（）统一通信标准。
（2分）A.韩国B.泰国C.法国D.新加坡标准答案：A7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（）（2分）A.数据重组是数据的重新生产和重新采集B.数据重组能够使数据焕发新的光芒C.数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成D.据重组有利于实现新颖的数据模式创新标准答案：A8、移动互联网向生产形态的在平衡，对社会的影响不包括哪项？（2分）A．蒸汽机B.电动机C.桌面互联网D.移动互联网标准答案:D9、智能化、自动化资源调度：（）基于负载策略进行资源监控，自动负载均衡，实现高效热管理（2分）A.白天B.夜晚C.白天和夜晚均可以D.闲时标准答案：A10、5G网络具备比4G更高的性能，支持（）的用户体验速度A.0.01~0.1Gbpsb.0.1~1 GbpsC.1~10 GbpsD.10~100 Gbps标准答案：B11、（）向用户提供应用程序（2分）A.PSaSC.SaaSD.aaS标准答案：C12、低功率大连接场景适合使用以下哪种5G关键技术？（2分）A.大规模天线B.超密集组网C.全频谱接入D.先进编码调制标准答案：D13、移动互联网仍然服从云计算的‘云管端’架构，以下（）属于平台ITT资源层（2分）A.WSB. laaSC.SaaSD.aaS标准答案：B14、随着移动互联网的快速发展，（）业务与用户码耦合性小，网络粘性减弱，用户更易流失（2分）A.CSB.CS与PSC.所有D.PS标准答案：D15.提供特定的软件组件和编程工具（2分）A.PSB. laaSC.SaaSD.aaS标准答案：A16、连续广域覆盖场景不适合使用以下哪种5G关键技术？（2分）A.大规模天线B.新型多址C.全频谱接入D.先进编码调制标准答案：C17、采用桌面云技术后，维护人员大大减少，人均维护大约（）桌面，大大降低维护成本（2分）A.100台B.1000台C.10台D.10000台标准答案：B18、5G的无线接入技术特性（5G RAT fcaturcs）将分哪几个阶段进行？（2分）A.Phase 1B. Phase 2C. Phase 3D. Phase 4标准答案：A,B19、下面（）可以作为电信行业大数据分析的数据源（2分）A.移动设备B.基站C.计费系统D.网络信令标准答案：A,B,C,D20、5G网络的理论数据传输速率达到4G标准的百倍，峰值速率可以达到（）。
最新2020年最新公需科目：《大数据》模拟考试(含标准答案)
22．2000 年，全国涉农网站超过 6000 家。得分.0 分 正确 1 错误 23．当今世界四大趋势指的是经济全球化.全球城市化.全球信息化.信息智慧化。分 正确 1 错误 24．1997 年，1GB 闪存的价格将近 8000 美元，现在是 25 美分。√分
36．根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数 据分析角色人员是（ C）。 A.数据管理人员 B.数据分析员 C.研究科学家 D.软件开发工程师
37．数据可视化可以便于人们对数据的理解。√分 正确 错误
38．支撑大数据业务的基础是（ B）。 A.数据科学 B.数据应用 C.数据硬件 D.数据人才
45．根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。（单选题 1 分） A.90% B.70% C.30%
D.50%√
46．DDS 是指分布反射式拒绝服务。×分 正确 错误
47．啤酒与尿布的经典案例，充分体现了实验思维在大数据分析理念中的重要性。（F ） （判断题，本题2 分） 是 否
正确 错误
4．农业农村信息化业务应用深入发展，其业务应用主要表现在哪几个方面？
A.农业信息资源开发利用水平提高
B.农村电子商务蓬勃兴起
C.农村综合信息服务平台发展迅速
D.农村电子政务已经基本普及
5．网球比赛，与其他体育项目一样，涉及大量数据。
正确
错误
6．梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数 与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。B A.对数 B.指数 C.正比 D.反比
浅谈运营商大数据的应用场景
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
大数据在电信行业的应用
电信与媒体市场调研公司InformaTelecoms&Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。
该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。
可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。
电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。
从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。
整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。
目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。
第一方面：网络管理和优化。
此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。
（1）基础设施建设的优化。
如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。
运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。
（2）网络运营管理及优化。
在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。
大数据意义与作用
大数据意义与作用大数据是指规模巨大、类型繁多、流速快的数据集合。
随着科技的进步和信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一、大数据具有重要的意义和作用，对于社会、企业和个人都有着重要的影响。
首先，大数据在社会层面具有重要的意义和作用。
大数据可以帮助政府进行治理和决策。
政府可以通过大数据分析来了解人民的需求和诉求，针对性地制定政策和规划。
同时，政府还可以通过大数据来监测社会状况和发展趋势，及时采取措施来引导社会进步。
例如，利用大数据分析城市交通状况，政府可以对交通流量进行优化，提高城市交通效率和减少拥堵。
其次，大数据在企业层面也有重要的意义和作用。
大数据可以帮助企业进行精准营销。
通过分析大数据，企业可以了解消费者的购买行为和兴趣爱好，从而制定精准的市场推广策略。
同时，大数据还可以帮助企业进行产品定制和研发。
通过分析大数据，企业可以了解市场需求和趋势，针对性地进行产品研发和改进，提高产品质量和竞争力。
另外，大数据还可以帮助企业进行供应链管理和风险控制。
通过分析大数据，企业可以更好地管理和控制供应链，及时发现和解决问题，降低风险和成本。
此外，大数据对个人也有重要的意义和作用。
大数据可以帮助个人提高生活品质和满足个性化需求。
通过分析大数据，个人可以获得个性化的服务，如个性化推荐、定制化产品等。
同时，大数据还可以帮助个人提高医疗保健水平和健康管理能力。
通过分析个人的健康数据和生活习惯，可以及时预防疾病和保持健康。
此外，大数据还可以帮助个人提高学习能力和职业发展。
通过分析个人的学习数据和工作表现，可以针对性地提供学习和职业发展建议，帮助个人不断进步和成长。
总结起来，大数据具有重要的意义和作用。
在社会层面，大数据可以帮助政府进行治理和决策。
在企业层面，大数据可以帮助企业进行精准营销、产品定制和供应链管理。
在个人层面，大数据可以帮助个人提高生活品质、健康管理能力和职业发展。
因此，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量，对于我们每个人来说都具有重要的影响和意义。
大数据在智慧城市的10大应用
大数据在智慧城市的10大应用智慧城市是指利用信息技术和大数据分析来提高城市管理和服务水平的城市。
大数据在智慧城市建设中扮演着重要的角色，通过收集、分析和利用大数据，可以实现城市的智能化和可持续发展。
以下是大数据在智慧城市中的10大应用。
1. 交通管理：大数据可以通过分析交通流量、车辆位置和道路状况等信息，实现智能交通管理。
例如，通过实时监测交通流量，可以根据需要调整信号灯的时长，优化交通流畅度，减少交通拥堵。
2. 垃圾管理：大数据可以帮助城市管理部门更好地了解垃圾产生和处理的情况，以便进行合理的垃圾收集和处理。
通过分析垃圾产生的模式和趋势，可以优化垃圾收集路线，减少垃圾处理的成本和对环境的影响。
3. 水资源管理：大数据可以监测和分析城市的水资源使用情况，帮助城市管理部门制定合理的水资源管理策略。
通过分析水资源的供需情况和水质监测数据，可以预测和防止水资源的短缺和污染。
4. 能源管理：大数据可以帮助城市管理部门监测和管理能源使用情况，以提高能源利用效率和减少能源消耗。
通过分析能源使用的模式和趋势，可以制定合理的能源管理策略，推动可再生能源的利用和减少碳排放。
5. 环境监测：大数据可以监测和分析城市的环境状况，包括空气质量、噪音水平和环境污染等。
通过分析环境监测数据，可以及时发现和解决环境问题，提高城市的环境质量和居民的生活质量。
6. 智慧医疗：大数据可以帮助医疗机构和医生更好地管理和分析医疗数据，提供更准确和个性化的医疗服务。
通过分析患者的病历、症状和治疗效果等数据，可以提供更好的诊断和治疗方案，提高医疗效率和患者的治疗效果。
7. 公共安全：大数据可以帮助城市管理部门监测和预测公共安全事件，例如犯罪和火灾等。
通过分析公共安全数据，可以提前发现和预防安全风险，保障市民的人身和财产安全。
8. 教育管理：大数据可以帮助教育机构和教育部门更好地管理和分析教育数据，提供更优质和个性化的教育服务。
通过分析学生的学习情况、学习成绩和学习方式等数据，可以提供更好的教学方案和学习资源，提高教育质量和学生的学习效果。
大数据技术在通信领域中的应用
大数据技术在通信领域中的应用近年来，大数据技术不断发展，已经渗透到了各个领域中。
其中，通信领域也是大数据技术广泛应用的一个领域。
在通信领域，利用大数据技术可以更好地实现数据的分析和挖掘，提高数据的利用率和维护效率等方面的作用。
接下来，我们将深入探讨大数据技术在通信领域中的应用。
一、大数据技术在通信领域中的优势通信领域中需要处理海量的数据，如用户的通信记录、网络流量和设备数据等。
这些数据需要进行及时的分析和加工，以支持决策和实施，传统的人工方法已经无法满足要求。
而大数据技术则可以通过高效的数据处理和分析方法，使数据分析和应用变得更加高效和精准。
具体来说，大数据技术在通信领域中有以下几个优势：1.更精准的用户画像通过对大数据进行分析，可以快速分析用户特征，如通信行为、消费习惯、地理位置等信息，以深入认识用户。
2.更智能的网络优化大数据技术可以通过分析网络数据，找出网络瓶颈和故障，并根据实时数据进行优化，从而优化网络带宽和质量。
3.更快速的问题处理利用大数据技术可以实现快速定位故障和快速修复，从而避免信息滞后。
4.更有效的安全控制利用大数据的全英文搜索能力，可以快速发现网络攻击者，更快速更轻盈的处理大量数据然后即时的检测和分析。
二、大数据技术在通信领域中的应用1.精准的营销推广通信服务企业通过大数据技术可以基于用户画像，推出更为精准的营销策略，从而提高产品的销售效率和口碑。
例如，根据用户的地理位置、日常通信行为和网络消费记录等信息为其推荐相应的产品和服务。
2.智能的网络优化网络瓶颈和设备故障可以影响整个网络的质量，而大数据技术则可以通过分析和监测网络数据及网络设备数据，深度维护和优化网络。
例如，通过分析网络流量和通信记录，及时发现网络瓶颈并根据实时数据动态配资网络带宽，从而提高网络质量和流畅度。
3.智慧的安全控制大数据技术在安全控制方面的应用也十分广泛。
企业可以通过对网络数据进行分析，发现网络攻击者并及时采取措施保护企业的网络安全。
运营商在流量大数据分析中的作用
运营商在流量大数据分析中的作用一、引言随着移动互联网时代的到来，流量大数据分析逐渐成为了一个热门话题。
而在这个话题中，运营商的作用也越来越受到了关注。
二、基础架构的建设对于进行流量大数据分析来说，基础架构是极其重要的一环。
而在这个过程中，运营商可以发挥极大的作用。
首先，在数据采集环节中，运营商可以通过自己的网络设备，直接获取用户数据。
这种方式可以有效地避免数据来源不足或者被篡改的问题。
其次，运营商还可以通过自己的网络设施，对数据进行深入的分析和挖掘。
这种方式可以使结果更加准确可靠，并且可以在最短的时间内完成数据分析。
三、用户行为分析流量大数据分析中，用户行为分析是一个十分重要的环节。
而在这个环节中，运营商也可以在多个方面发挥重要作用。
首先，运营商可以直接获取用户的通讯记录和短信记录，通过分析这些数据，可以获得用户的通信行为和社交网络关系等信息，从而更好地了解用户的兴趣和需求。
其次，运营商可以通过用户上网日志和应用程序使用情况等数据，深入研究用户的上网行为和消费行为。
通过对这些数据进行分析，可以对用户的需求进行更加精准的预测，并且可以为用户提供更加符合他们需求的产品和服务。
四、流量管理在流量大数据分析中，流量管理也是一个重要的环节。
而在这个环节中，运营商同样可以发挥极大的作用。
首先，运营商可以通过流量监测和流量控制等手段，了解用户的流量使用情况，并且可以通过差异化策略来引导用户进行合理的流量使用。
其次，运营商还可以通过分析用户的流量使用情况和消费行为等数据，来制定更加合理的流量套餐和优惠活动，从而更加准确地满足用户的需求和提高用户满意度。
五、安全保障在流量大数据分析中，保障用户信息安全也是一个重要的问题。
而在这个问题上，运营商同样可以为用户提供十分重要的保障。
首先，运营商可以采用多种手段来保护用户的个人信息和隐私，比如加密传输、安全通讯等。
其次，运营商可以通过分析用户的上网行为和流量使用情况等数据，及时发现并处理网络攻击和威胁事件，从而保障用户的正常使用环境和信息安全。
大数据在城市管理中的应用价值有哪些
大数据在城市管理中的应用价值有哪些在当今数字化时代，大数据已经成为推动城市发展和管理创新的重要力量。
随着信息技术的飞速发展和智能设备的广泛普及，城市中产生了海量的数据，这些数据涵盖了城市运行的各个方面，包括交通、能源、环境、公共安全等。
通过对这些数据的收集、分析和应用，城市管理者能够更好地了解城市的运行状况，优化资源配置，提高管理效率，改善居民生活质量，为城市的可持续发展提供有力支持。
大数据在城市交通管理中的应用价值不可小觑。
交通拥堵一直是城市发展中的难题，不仅影响居民的出行效率，还增加了能源消耗和环境污染。
利用大数据技术，城市管理者可以实时收集交通流量、车速、道路占有率等数据，并通过数据分析模型预测交通流量的变化趋势，从而提前制定交通疏导方案，优化信号灯设置，合理规划道路建设。
例如，通过智能交通系统，交通管理部门可以根据实时路况信息，及时调整公交线路和地铁运营时间，引导市民选择最优的出行方式，减少交通拥堵。
此外，大数据还可以帮助交通管理部门识别交通事故多发路段，加强交通安全管理，降低事故发生率。
在城市能源管理方面，大数据也发挥着重要作用。
城市的能源消耗巨大，如何实现能源的高效利用和可持续供应是城市管理者面临的重要挑战。
通过安装智能电表、智能水表等设备，城市可以收集到各类能源的使用数据，包括居民、企业和公共设施的能源消耗情况。
利用大数据分析技术，管理者可以深入了解能源的消费模式和趋势，发现能源浪费的环节和区域，从而制定针对性的节能措施。
例如，对于能源消耗过高的企业，可以加强能源审计，推广节能技术和设备；对于居民小区，可以优化能源供应方案，实施分时电价政策，引导居民合理用电。
同时，大数据还可以帮助城市管理者预测能源需求的变化，提前做好能源储备和调配，保障城市能源的稳定供应。
大数据在城市环境管理中也具有显著的应用价值。
随着城市化进程的加速，城市面临着日益严峻的环境问题，如空气污染、水污染、垃圾处理等。
大数据对城市管理的作用
大数据对城市管理的作用随着信息技术的快速发展，大数据正逐渐成为城市管理的重要工具。
大数据是指海量、高速、多样化的数据集合，通过对这些数据的收集、整理、分析和挖掘，可以为城市管理提供有效的决策支持和精细化管理。
本文将探讨大数据对城市管理的作用。
一、数据驱动的决策大数据的最大作用之一是为城市管理决策提供数据支持。
传统的城市决策往往只依赖于有限的统计数据和个别专家的经验判断，而大数据可以为决策者提供更准确、全面的信息。
通过对城市居民的消费行为、交通出行、社交媒体等数据的分析，可以了解居民的需求、行为习惯和偏好，从而为政府部门提供决策参考，制定更符合市民需求的政策和管理措施。
二、智慧城市建设大数据可以为智慧城市建设提供技术支持。
智慧城市是指通过信息技术和大数据分析手段，实现城市资源的高效利用、提升城市管理水平的发展模式。
大数据可以通过对城市各类数据的采集和分析，实现对城市交通、能源、环境、公共安全等方面的监测和管理，提高城市运行的效率和安全性。
例如，通过大数据分析交通流量数据，可以优化道路交通规划，缓解交通拥堵问题；通过大数据监测环境数据，可以控制污染源，改进环境质量。
大数据的运用，为智慧城市的建设提供了有力的支撑。
三、精准扶贫大数据的运用也可以在城市管理中实现精准扶贫。
大数据可以通过对社会经济、教育、医疗等方面的数据进行分析，识别出贫困人口的特征和所处的条件，帮助政府制定更精准的扶贫政策。
通过大数据分析，可以了解贫困人口的教育程度、就业状况、医疗保障等情况，从而有针对性地提供相应的扶贫措施，提高扶贫工作的精确性和效果。
四、应急管理和公共安全大数据在城市应急管理和公共安全方面也具有重要的作用。
通过对城市各种数据的实时监测和分析，可以提前预警、准确判断城市中可能发生的突发事件和安全风险，为政府和相关部门提供决策支持。
例如，通过对社交媒体上的信息进行大数据分析，可以及时掌握公众对突发事件的反应和需求，为相关救援和管理措施提供依据。
大数据分析如何帮助改善城市管理
大数据分析如何帮助改善城市管理在当今数字化时代，大数据分析正逐渐成为改善城市管理的有力工具。
城市作为一个复杂的系统，涵盖了交通、能源、环境、公共服务等多个领域，如何有效地管理和优化这些方面，以提高居民的生活质量，是城市管理者面临的重要挑战。
大数据分析的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
首先，大数据分析能够优化城市交通管理。
随着城市的发展，交通拥堵成为了许多城市的顽疾。
通过收集和分析来自交通摄像头、GPS 设备、公交卡刷卡记录等多种数据源的大量数据，城市管理者可以了解交通流量的实时变化、车辆的行驶轨迹以及人们的出行模式。
基于这些分析结果，能够制定更加科学合理的交通信号灯控制策略，优化道路规划，增加公共交通的运力和线路安排，从而有效地缓解交通拥堵，提高交通运输效率。
例如，在一些城市，通过分析交通流量数据，发现某些路段在特定时间段内拥堵严重，于是对这些路段进行了拓宽改造，或者调整了周边道路的单行方向，使得交通流量得到了更均衡的分配。
此外，大数据分析还可以用于预测交通拥堵的发生，提前采取措施进行疏导，避免拥堵情况的恶化。
其次，大数据分析有助于提升城市能源管理水平。
城市的能源消耗巨大，如何实现能源的高效利用和可持续供应是一个关键问题。
通过对城市中各类建筑的能源使用数据进行收集和分析，包括用电量、用水量、燃气用量等，可以发现能源消耗的规律和异常情况。
对于高能耗的建筑，可以采取节能改造措施，安装智能电表、智能水表等设备，实现能源的精细化管理。
同时，大数据分析还能够为城市的能源供应规划提供支持。
根据城市能源需求的历史数据和未来发展趋势的预测，合理规划能源供应设施的建设，如发电厂、变电站、加油站等，确保能源的稳定供应，减少能源短缺和浪费的情况发生。
再者，大数据分析在城市环境管理方面发挥着重要作用。
环境质量是城市居民关注的焦点之一。
利用传感器网络收集空气质量、水质、噪音等环境数据，结合气象数据和地理信息系统，可以对城市环境状况进行实时监测和分析。
大数据对通信行业带来的影响
大数据对通信行业带来的影响作者：赵锐，原林，张雨来源：《中国新通信》 2018年第6期随着4G 网络、移动手机终端的普及，互联网技术和通信技术的飞速发展，国家政策对大数据行业的的支持，使得通信行业成为全世界发展速度最快的产业之一。
通信大数据逐渐成为通信行业转型升级的核心内容和必然选择和出路。
一、互联网时代的大数据技术大数据又称为巨量资料，是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息产业。
大数据的意义不仅具有海量的数据采集、存储规模，而且还能实现对数据专业化的管理、分析、处理，大数据是基于科学技术和互联网技术高度发展下形成的，具有海量性、高速性、多样性、价值性、可变性、真实性、复杂性等基本特征。
二、大数据在通信行业中的应用1、用于用户入网登记数据的管理。
1. 能更为全面的掌握通信用户完整数据记录。
包括：姓名、性别、手机号码、IMEL、PIN1、PIN2、状态码等，进一步的提高移动通信服务质量。
2. 大数据环境为通信行业的发展提供了更为稳定的环境和先进的技术支持，推动通信领域向智能化、现代化、信息化、数字化方向发展。
2、用于对通信计费系统记录数据的管理。
1. 实现对移动通信用户业务范畴、业务类型、资费数据、消费历史的全面覆盖。
2. 利用大数据技术实现对用户信息进一步的收集、加工和处理，掌握用户流向和用户个性化的需求，为推进移动通信服务的创新提供数据依据。
3、用于对用户位置数据的管理。
通过分析用户接入基站地址，全面的掌握移动通信用户的位置，有助于企业对通信基站进一步的调整和优化，为用户提供更为优质的服务。
4、用于对用户行为数据的管理。
1. 及时的掌握和了解用户的使用类型、网站的访问数量、频率，帮助企业更为全面的掌握市场行情和用户需求。
2. 通过分析用户软件类型、用户上行流量和下行流量、用户登陆访问时间等等，为通信网络的优化、通信行业新业务的创新和开发提供服务。
电信运营商大数据运用初探
电信运营商大数据运用初探作者：祝梓云来源：《中国新通信》 2018年第23期引言这是一个互联网的时代，随着有线宽带、移动互联网、物联网、智能终端、云计算的普及，人与人之间已逐渐实现有效互联，并进一步向人与物的互联，甚至物与物的互联方向演进。
伴随着互联网的发展，一个数据爆发的时代也来临了，中国固网宽带用户和移动宽带用户数据已是世界第一，数据拥有量的潜力已公认为全球之冠。
在这种情况下，大数据的概念也随之应运而生，并在各行各业中逐步发挥越来越大的作用。
2015 年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，2016 年《十三五规划纲要》提出“实施国家大数据战略”。
在中国，大数据已成为国家战略，也是国家在当今世界竞争力的重要因素。
本文从大数据的定义和特质入手，以电信运营商运营的角度，初步探讨电信运营商可能的大数据运用方向。
一、大数据简介什么是大数据呢？ IDC（国际数据公司, InternationalData Corporation）在2011 年定义了大数据：大数据是一种新的技术和架构，它在成本可以接受的条件下，通过快速的收集、查询和分析，从巨量、多样化的数据中获取有价值的信息。
IDC 的这个定义，首次描述了大数据的四大特征，即英文的4V：volumes 海量化、velocity 快速化、variety 多样化、value 价值化，这被广泛认为是大数据的最基本特征和内涵。
大数据运用的本质是使用全量（全部）数据进行分析决策，而不是采用随机抽样部分数据分析；不在沉迷于精确，而是允许用概率去描述事物发展的大方向；更关心事物的相互关系，而把因果关系放在次要的地位上。
互联网的高速发展使得数据产生量级不断膨胀，这是大数据的基础及动力。
物联网、互联网平台及各类信息化平台产生海量的数据，为大数据提供丰富多样数据来源，使大数据具备了取之不竭的生产原料和动力。
云存储和云计算为大数据构建基础设施和运行环境，使得大数据的获取和处理成为现实。
大数据技术及应用题库
大数据技术及应用题库单选题:1从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。
a. . 数据挖掘b. . 人工智能c. . 数据清洗d. . 数据仓库2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。
A、互联网金融打破了传统的观念和行为B、大数据存在泡沫C、大数据具有非常高的成本D、个人隐私泄露与信息安全担忧3数据仓库的最终目的是（D）。
a. . 收集业务需求b. . 建立数据仓库逻辑模型c. . 开发数据仓库的应用分析d. . 为用户和业务部门提供决策支持4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。
a. . 处理速度快（秒级定律）b. . 算法种类更多c. . 精度更高d. . 更加智能化5大数据的起源是（C）。
a. . 金融b. . 电信c. . 互联网d. . 公共管理6大数据不是要教机器像人一样思考。
相反，它是（A）。
a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性b. . 被视为人工智能的一部c. . 被视为一种机器学习d. . 预测与惩罚7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。
a. . 感测技术b. . 微电子技术c. . 计算机技术d. . 通信技术8数据清洗的方法不包括（D）。
a. . 缺失值处理b. . 噪声数据清除c. . 一致性检查d. . 重复数据记录处理9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）A. 数据规模大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据价值密度高10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）。
a. . 富数据b. . 贫数据c. . 繁数据d. . 大数据11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。
a. . 新一代信息技术b. . 新一代服务业态c. . 新一代技术平台d. . 新一代信息技术和服务业态12万维网之父是（C）A. 彼得·德鲁克B. 舍恩伯格C. 蒂姆·伯纳斯—李D. 斯科特·布朗13下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据将成运营商“去管道化”利器大数据将成运营商去管道化利器，近期围绕这一话题，国内运营商人士讨论热烈。
由受OTT的冲击，到去电信化等思索，再到大数据这一运营商手中天然的金矿成为理论中的突破口，这一逻辑顺理成章。
大数据并非运营商独家的概念，它已成为整个互联网行业共同关注的领域。
那么运营商手中的金矿，含金量究竟几分，金矿如何挖？敢不敢挖？能否比其他人挖得更好？这是全球运营商共有的话题。
■日本
隐私问题让NTT Docomo头疼
陶旭骏告诉记者，日本最大的移动通信运营商NTT Docomo 2010年以前就开始着手大数据运用的规划。
Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息，而且制作精细化的表格，要求用户办理业务填写更详细信息。
我曾见过这样的表格，包括用户家里有几口人，每个人的教育水平，通信需求等都会有所涉及。
而且他们的优势是可以掌握全国用户的数据，而不像我们的运营商划省而治，各地数据收集、整合方式不一。
Docomo的CRM系统和知识库为此大大加强，业务办理中很少出现愚蠢的状况，比如一个用户此前刚投诉过还向其推销同类产品等。
尽管信息完整度高，但因为日本社会十分注重个人隐私，Docomo 多年来在大数据运营上仍停留在规划阶段，对如何越过隐私问题进行商用还是比较头疼。
陶旭骏表示，Docomo曾为未来的大数据商业化制定了三个阶段：首先是建立资料库，其次是建立活用机制，最后是实现活用，而当前只处于第一阶段。
■欧洲
运营商谨慎开放地理位置信息服务
方红刚表示，在德国，身为主流运营商的德国电信和V odafone在利用大数据为自身业务服务之余，已向商业模式跨出了一步。
主要尝试是通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。
而西班牙电信的商业模式与之比较相像，去年推出的智慧足迹大数据服务同样是通过人流移动网络数据，为零售客户开店选址和促销提供借鉴。
欧洲运营商对大数据API开放同样持比较谨慎的态度，有时带有战略意图。
比如数据开放同时伴随着收费，对于和自己合作紧密的初创型企业，就以更宽松政策予以扶持，而对于有竞争关系的OTT企业等，则要求更高。
总而言之，运营商不太可能将未经加密的用户数据直接提供给第三方。
方红刚称。
[page] ■美国
Verizon激进，向特定商家兜售数据
步子最为激进的则数美国运营商Verizon，其一项举措则让谭炎明等业内人士感到错愕：Verizon已开始通过一项名为Precision MarketInsights的服务，将手中的用户数据直接向第三方出售。
谭炎明对此业务进行过详细了解，Verizon的该项服务主要针对商场、球场等特定的公开场所，搜集手机用户的背景信息，为第三方所用。
在美国，棒球和篮球比赛是观众云集，商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等。
体育比赛中，观众随机买票，没有什么环节可以将身份信息进行录入，通过任何其他方式搜集数据成本都会更高，运营商的大数据在这项服务中无可替代。
■金矿体量最大挖掘出来有难度
与《IT时报》记者交流中，专家们一致认为运营商对大数据资源掌握的完整性远超任何一家互联网公司。
用户的属性、整个通信消费数据、GPS行走轨迹、登录网站的偏好、频率等运营商手中都有数据，这么完整、详尽的精准用户行为数据单一网站无法掌握。
方红刚总结，
正因为运营商的管道特性，管道中的任何一个细节都逃不过运营商的眼睛。
从这个层面来说，运营商手中大数据的金矿体量是最大的，如从事大数据业务是具有天然优势的。
正因为运营商手中的数据量太大，其整合为有价值信息的成本也较高。
如何将金矿开采成不同属性的轻产品，是全球运营商面临的课题。
之所以当前大数据应用多停留在零售层面，而非更复杂的功能，一方面是因为运营商手中数据到底该怎么用，还是取决于合作方最切实可行的需求。
其次，复杂需求从技术上或尚难做到，或成本太高。
谈到技术局限，方红刚表示自己就曾亲自对一些大数据项目展开调研，发现提取有效数据的时间精力很高。
互联网上的数据收集相对简单，例如用户在百度搜索某个关键词，百度后台一目了然。
但通信网中的数据有物理层、逻辑层、应用层等层级化的特征，每层都是映射方式，所以问题就产生了，数据都存在于逻辑层以下，需要把它们从逻辑层解构到应用层，数据分析成为了协议分析。
方红刚表示，他曾在电脑上仅仅针对某一小块特定区域一小时内的通信数据进行采集，结果就跑了两个多小时。
如今是一个信息泛滥的时代，在成本非常高，而且数据来源往往分散在各个部门的情况下，运营商内部需要做大量的工作才能进行有效的精华数据深度挖掘，所以如果没有来自合作方的非常明确需求，且该需求能带来相匹配的商业价值，业务发展就可能陷于停滞。
方红刚解释。
为避免内部结构问题阻碍大数据业务的发展，西班牙电信与Verizon都已于去年专门成立了大数据部门，脱离于传统体制而单独发展业务，这也是这两家的大数据业务发展相对更快的原因之一。
顾洪文直言，基于上述因素，尽管国外运营商有一些突破性的应用案例，但纯属个别，且初始阶段的痕迹明显：严格来说，全球运营商在大数据商业化挖掘方面都停留在一个浅层次的阶段。
该概念当前过热，实际运营良好与否取决于数据持有方的运营能力。